(57)【要約】【課題】見出し語に対応する訳語を推定することができる対訳推定装置、方法、およびプログラムを提供すること【解決手段】第一言語の見出し語に基づいて第一言語の文書集合を検索する。検索された第一言語の文書を機械翻訳することにより、見出し語が未知語としてマスクされ、未知語以外の語が第二の言語で書かれた第二言語の文書を得る。第二言語の文書において未知語としてマスクされた見出し語を含む文脈から、見出し語文脈ベクトルを生成する。見出し語文脈ベクトルから、代表文脈語を決定し、代表文脈語に基づいて第二言語の文書集合を検索する。検索された第二言語の文書の文脈から、一定数の語を要素とする第二言語文脈ベクトルを生成する。見出し語文脈ベクトルと第二言語文脈ベクトルとの対に基づいて、第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する。【選択図】図１
2006146610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された第一言語の見出し語に基づいて第一言語の文書集合を検索し、前記見出し語を含む第一言語の文書を得る第一言語文書検索手段と、
前記第一言語の文書を機械翻訳することにより、前記見出し語が未知語としてマスクされ、前記未知語以外の語が第二の言語で書かれた第二言語の文書を得る機械翻訳手段と、
前記機械翻訳手段により得られた第二言語の文書において前記未知語としてマスクされた見出し語を含む文脈から、見出し語文脈ベクトルを生成する見出し語文脈ベクトル生成手段と、
前記見出し語文脈ベクトルから、少なくとも一つの代表文脈語を決定する代表文脈語決定手段と、
前記代表文脈語に基づいて第二言語の文書集合を検索し、前記代表文脈語を含む第二言語の文書を得る第二言語文書検索手段と、
前記第二文書検索手段により検索された第二言語の文書の文脈から、一定数の語を要素とする第二言語文脈ベクトルを生成する第二言語文脈ベクトル生成手段と、
前記見出し語文脈ベクトルと前記第二言語文脈ベクトルとの対から共通語を除いて得られる語に基づいて、前記第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する推定手段とを具備する対訳推定装置。
【請求項２】
前記見出し語文脈ベクトル生成手段により生成された見出し語文脈ベクトルと前記第二言語文脈ベクトル生成手段により生成された第二言語文脈ベクトルとの間の類似度を算出する算出手段を具備し、
前記推定手段は、算出された類似度に基づいて見出し語文脈ベクトルと第二言語文脈ベクトルとを組み合わせてベクトル対を求め、該ベクトル対を用いて前記訳語を推定する請求項１に記載の対訳推定装置。
【請求項３】
前記類似度を前記見出し語文脈ベクトルと前記第二言語文脈ベクトルとの間の余弦類似度とする請求項２に記載の対訳推定装置。
【請求項４】
前記第二言語文脈ベクトル生成手段は、一定数の語を要素とし、かつ前記代表文脈語を少なくとも一つ含む第二言語文脈ベクトルを生成する請求項１に記載の対訳推定装置。
【請求項５】
前記見出し語文脈ベクトル生成手段は、前記未知語としてマスクされた見出し語を中心に含む文脈から、前記見出し語文脈ベクトルを生成する請求項１に記載の対訳推定装置。
【請求項６】
入力された第一言語の見出し語に基づいて第一言語の文書集合を検索し、前記見出し語を含む第一言語の文書を得る第一言語文書検索ステップと、
前記第一言語の文書を機械翻訳することにより、前記見出し語が未知語としてマスクされ、前記未知語以外の語が第二の言語で書かれた第二言語の文書を得る機械翻訳ステップと、
前記機械翻訳ステップにより得られた第二言語の文書において前記未知語としてマスクされた見出し語を含む文脈から、見出し語文脈ベクトルを生成する見出し語文脈ベクトル生成ステップと、
前記見出し語文脈ベクトルから、少なくとも一つの代表文脈語を決定する代表文脈語決定ステップと、
前記代表文脈語に基づいて第二言語の文書集合を検索し、前記代表文脈語を含む第二言語の文書を得る第二言語文書検索ステップと、
前記第二文書検索ステップにより検索された第二言語の文書の文脈から、一定数の語を要素とする第二言語文脈ベクトルを生成する第二言語文脈ベクトル生成ステップと、
前記見出し語文脈ベクトルと前記第二言語文脈ベクトルとの対から共通語を除いて得られる語に基づいて、前記第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する推定ステップとを含む対訳推定方法。
【請求項７】
入力された第一言語の見出し語に基づいて第一言語の文書集合を検索し、前記見出し語を含む第一言語の文書を得る第一言語文書検索手順と、
前記第一言語の文書を機械翻訳することにより、前記見出し語が未知語としてマスクされ、前記未知語以外の語が第二の言語で書かれた第二言語の文書を得る機械翻訳手順と、
前記機械翻訳手順により得られた第二言語の文書において前記未知語としてマスクされた見出し語を含む文脈から、見出し語文脈ベクトルを生成する見出し語文脈ベクトル生成手順と、
前記見出し語文脈ベクトルから、少なくとも一つの代表文脈語を決定する代表文脈語決定手順と、
前記代表文脈語に基づいて第二言語の文書集合を検索し、前記代表文脈語を含む第二言語の文書を得る第二言語文書検索手順と、
前記第二文書検索手順により検索された第二言語の文書の文脈から、一定数の語を要素とする第二言語文脈ベクトルを生成する第二言語文脈ベクトル生成手順と、
前記見出し語文脈ベクトルと前記第二言語文脈ベクトルとの対から共通語を除いて得られる語に基づいて、前記第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する推定手順とをコンピュータに実行させる対訳推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対訳辞書の構築支援に関し、第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳等の技術において、例えばコンピュータ技術用語やバイオテクノロジー関連用語など、新語が日々生まれるような分野においては、新語（原語）に対応する第二言語の訳語を遅延なく付与してゆき、対訳辞書や機械翻訳辞書を迅速に構築することが必要とされている。ここで、新語に相当する第一言語の見出し語に第二言語の訳語を対応付ける作業は、主に人手によって行われているのが実情であり、種々のコスト負担が問題となっている。なお、比較可能コーパス(comparable corpus)を用いて自動的に対訳を推定する技術の適用も考えられるが、比較可能コーパスが存在しない場合には、比較可能コーパスの作成自体にやはり膨大なコストがかかってしまう。
【０００３】
したがって、人手や比較可能コーパス等に依ることなく、見出し語に対応する訳語を推定することができ、対訳辞書等を容易に構築し、あるいは拡充することのできる技術の提供が望まれている。
【０００４】
なお、下記特許文献１には、語のカテゴリ情報および確率に基づいて対訳を推定する術語翻訳方法について記載されている。また、下記特許文献２には、電子メールやウェブ掲示板の機械翻訳精度を向上するために文脈情報を利用する機械翻訳装置について記載されている。
【特許文献１】特開２００２−２２２１８８号公報
【特許文献２】特開２００３−１０８５５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１、２に記載された技術は、いずれも、未知語としての第一言語の見出し語に対応する訳語を文脈に基づいて推定するものではない。
【０００６】
本発明は、文脈の情報を利用することにより、見出し語に対応する訳語を推定することができる対訳推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一観点に係る対訳推定装置は、第一言語の見出し語を入力し、この第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する装置である。この装置は、入力された第一言語の見出し語に基づいて第一言語の文書集合を検索し、前記見出し語を含む第一言語の文書を得る第一言語文書検索手段と、前記第一言語の文書を機械翻訳することにより、前記見出し語が未知語としてマスクされ、前記未知語以外の語が第二の言語で書かれた第二言語の文書を得る機械翻訳手段と、前記機械翻訳手段により得られた第二言語の文書において前記未知語としてマスクされた見出し語を含む文脈から、見出し語文脈ベクトルを生成する見出し語文脈ベクトル生成手段と、前記見出し語文脈ベクトルから、少なくとも一つの代表文脈語を決定する代表文脈語決定手段と、前記代表文脈語に基づいて第二言語の文書集合を検索し、前記代表文脈語を含む第二言語の文書を得る第二言語文書検索手段と、前記第二文書検索手段により検索された第二言語の文書の文脈から、一定数の語を要素とする第二言語文脈ベクトルを生成する第二言語文脈ベクトル生成手段と、前記見出し語文脈ベクトルと前記第二言語文脈ベクトルとの対から共通語を除いて得られる語に基づいて、前記第一言語の見出し語に対応する第二言語の訳語を推定する推定手段とを具備する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、見出し語の対訳を文書群から推定できることから、対訳辞書構築における手間やコストを大幅に軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
人手による作業において、ある言語（第一言語）で書かれた用語に対応して別の言語（第二言語）での正しい訳語を与える（対訳）には、第一言語で書かれた用語について、それがどのような分野に属する用語であって、どのような文脈で使われているかが理解されなければおよそ不可能であるが、本発明は、第一言語及び第二言語それぞれの言語で書かれた文書において、語の周辺環境(出現環境；つまり文脈語）同士が似ているかどうかが分かれば、対訳語の候補を絞り込むことが可能であるとの知見に基づいてなされたものである。第一言語と第二言語の文脈語がなるべく多くの文書から得られれば、統計的に対訳を推定することが可能であると考えられる。
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１１】
図１は本発明の実施形態に係る対訳辞書構築支援システムを示すブロック図である。対訳辞書構築支援システム１００は、第一言語の見出し語L101が入力されると、対訳推定装置１により第一言語の見出し語L101に対応する第二言語の訳語（対訳）R101を推定し、対訳登録部１０１により第一言語の見出し語L101と訳語候補R101とのペアを対訳辞書１０２に登録するシステムである。このような図１に示される対訳辞書構築支援システム１００は、例えばサーバ用途のコンピュータやパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等からなり、本発明に係る対訳推定機能等を実現するためのプログラムが図示しないプログラム記憶装置に格納される。プログラム記憶装置は、例えば、磁気ディスク装置や光ディスク装置等からなる。上記プログラムが図示しないＣＰＵからの制御でランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に読み込まれ、同ＣＰＵにより実行されることにより、コンピュータを対訳辞書構築支援システムとして機能させることができる。なお、対訳辞書構築支援システムには、各種コンピュータ資源を管理し、ファイルシステムやネットワーク通信機能、ならびにグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）等を提供するオペレーティングシステムも導入されている。
【００１２】
図１に示されるように、対訳推定装置１は、第一言語の文書検索部C101と、機械翻訳部C102と、見出し語文脈ベクトル生成部C103と、代表文脈語決定部C104と、第二言語の文書検索部C105と、第二言語文脈ベクトル生成部C106と、対訳推定部C107とを具備する。
【００１３】
対訳R101が得られるよう対訳推定装置１が動作するには、機械翻訳部C102により利用される翻訳辞書D102が予め準備される必要がある。機械翻訳部C102が備える機械翻訳機能の実現には、公知の技術を利用可能である。また、第一言語の文書検索部C101により少なくとも一つの文書を含む第一言語の文書集合D101が検索可能であり、第二言語の文書検索部C105により少なくとも一つの文書を含む第二言語文書集合D104が検索可能であることが必要である。これら文書検索機能の実現についても、公知の技術を利用可能である。
【００１４】
対訳推定装置１は、中間的な処理データとして、見出し語文脈ベクトルD103および第二言語文脈ベクトルD105をそれぞれ生成し、対訳推定部C107による訳語推定に供するが、これらのデータはランダムアクセスメモリ等の記憶手段に記憶される。
【００１５】
ここで、図２のフローチャートを参照しながら、対訳推定装置１により、第一言語の見出し語L101に対応する第二言語の訳語（対訳）R101を推定する処理手順を説明する。
【００１６】
先ず処理が開始されると、第一言語の見出し語L101が第一言語の文書検索部C101に入力される(S201)。この第一言語の見出し語L101は例えば新語であって、翻訳辞書D102および対訳辞書１０２に訳語が存在しない未知語であるものとする。
【００１７】
第一言語の文書検索部C101は、第一言語の見出し語L101に基づいて第一言語の文書集合D101を検索する。これにより、第一言語の見出し語L101を含む第一言語の文書を得て機械翻訳部C102に渡す(S202)。
【００１８】
機械翻訳部C102は、翻訳辞書D102を用い、ステップS202において検索された第一言語の文書を機械翻訳し、第二言語の文書を得て見出し語文脈ベクトル生成部C103に渡す(S203) 。この機械翻訳の結果として得られる第二言語の文書においては、第一言語の見出し語L101が未知語としてマスクされ、この未知語以外の語が第二の言語で書かれている。なお、第一言語の文書を機械翻訳する前に第一言語の見出し語L101を予めマスクしておいてもよいし、翻訳結果として得られた第二言語の文書において、未知語であることから必然的に訳出されなかった第一言語の見出し語L101をマスクしてもよい。
【００１９】
次に、見出し語文脈ベクトル生成部C103は、ステップS203により得られた第二言語の文書において第一言語の見出し語L101（未知語としてマスクされている）を含む文脈から、見出し語文脈ベクトルD103を生成する(S204)。見出し語文脈ベクトルD103の文脈窓サイズは例えば固定長とする。見出し語文脈ベクトルD103は、この固定長に応じた一定数の文脈語を要素とする。ここで、「文脈語」とは、見出し語の周辺にある指定された形態素に合致する語のことである。「文脈ベクトル」とは、見出し語と文脈語とが含まれた、出現順序関係を保持した語のベクトルであり、「文脈窓サイズ」とは、文脈ベクトルの最大サイズのことであるとする。このとき、対訳推定装置１の使用者は、見出し語から前後に何語分まで文脈語とするかの文脈窓サイズと、取り出す形態素の種類とをパラメータとして与えておく。例えば、雑誌記事や新聞記事などのさまざまな話題が織り交ぜられている文書の場合、このパラメータを小さくしておくことで見出し語と関連の深い文脈語のみを取り出すことができる。単一ページに単一の内容が書かれたウェブ文書などを主に取り扱う場合は、この文脈窓サイズを無制限としておけば、見出し語を除く文書内のすべての語を文脈語とすることができる。
【００２０】
次に、代表文脈語決定部C104は、見出し語文脈ベクトルD103から、第一言語の見出し語L101の文脈を代表する少なくとも一つの代表文脈語を決定し、決定された代表文脈語を要素とし、検索語ベクトルとして用いられる代表文脈語ベクトルを生成し、第二言語の文書検索部C105に渡す(S205) 。
【００２１】
第二言語の文書検索部C105は、ステップS205において生成された代表文脈語ベクトルを検索語ベクトルとして用いて第二言語の文書集合D104を検索し、代表文脈語を含む第二言語の文書を得る(S206)。
【００２２】
ここで、ステップS206による文書検索結果に応じて、ステップS207及びS208により検索語ベクトルを最適化することが好ましい。まずステップS207では、当該検索語ベクトルによって、例えば、一定件数以上の文書が検索されなければならいという条件(検索語ベクトル成立条件)を満たしているか否かを判定する。この検索語ベクトル成立条件を満たす場合は検索結果を確定してステップS209に進む。検索語ベクトル成立条件を満たさない場合はステップS208に進む。ステップS208において、代表文脈語決定部C104は検索語ベクトルを最適化する(S208)。最適化の方法としては、例えば、代表文脈語ベクトルが要素として含む代表文脈語の数を一つ減らす方法や、サイズを一つ減らして代表文脈語の部分集合を計算する方法などが考えられる。最適化がなされたら、この新たな検索語ベクトルが第二言語の文書検索部C105に渡され、ステップS206が再度実行される。
【００２３】
次に、第二言語文脈ベクトル生成部C106は、ステップS206において検索された第二言語の文書中の文脈から第二言語文脈ベクトルD105を生成する(S209)。第二言語文脈ベクトルD105は、第二言語の文書の文脈に含まれる一定数の語を要素とする。
【００２４】
次に、対訳推定部C107は、ステップS209において生成された第二言語文脈ベクトルD105とステップS204において生成された見出し語文脈ベクトルD103との対から共通語を除いて得られる語に基づいて、第一言語の見出し語L101に対応する第二言語の訳語の候補R101を推定する。このため対訳推定部C107は、第二言語文脈ベクトルD105と見出し語文脈ベクトルD103との間の類似度を計算する(S210)。次に対訳推定部C107は、ステップS210で計算された類似度が、あらかじめ与えられた閾値を超える第二言語文脈ベクトルを抽出し、見出し語文脈ベクトルD103と抽出された第二言語文脈ベクトルD105とを組み合わせてベクトル対を求め、該ベクトル対を用いて第一言語の見出し語L101に対応する対訳R101を推定し(S211)、処理を終了する。
【００２５】
以上が本発明に係る対訳推定装置１の基本的な処理手順である。ここで、第一言語を中国語、第二言語を日本語とし、中国語のあるコンピュータ用語について、日本語の訳語を推定する場合を例に挙げて、本実施形態の動作をより具体的に説明する。
【００２６】
例えば、中国語で「以太网」という見出し語に、日本語の訳語をつけたい場合を考える。まず、第一言語の見出し語L101として「以太网」が第一言語の文書検索部C101に入力される。第一言語の文書検索部C101は、第一言語の文書集合D101から、中国語の語句「以太网」が含まれる文書を検索し、その文書を機械翻訳部C102に渡す。例えば、検索された文書には、図３のような文章３０が含まれているとする。機械翻訳部C102は翻訳辞書D102を利用し、検索された第一言語の文書を第二言語に機械翻訳する。
【００２７】
ここで、第一言語の見出し語L101である「以太网」については、翻訳辞書D102に訳語が存在しないので、例えば<EntryWord-No.1>のようなラベルが付与され、このラベルにより「以太网」の部分がマスクされた文章４０が機械翻訳される(図４) 。このようにして第二言語に翻訳された文書から、見出し語文脈ベクトル生成部C103は、図５に示すように第一言語の見出し語L101に相当するラベル５０と、複数の文脈語を含んだ見出し語文脈ベクトルD103を作成する(図５) 。図５の例では文脈窓サイズは５（語）であり、取り出す形態素は（名詞）に設定されている。また、同文書または他の検索された文書から同様に生成された複数の見出し語文脈語ベクトルの例を図６に示す。
【００２８】
ここで、単純に窓をずらして文脈語を生成した場合、極端に類似した見出し語文脈ベクトルが生成されてしまう場合がある。この場合は、重複部分の閾値を設定しておいて、閾値以上の類似度を持つベクトルを除外するなどの措置を講ずることが好ましい。図７は、図６の見出し語文脈ベクトル３で使用された文脈窓を右に一つだけずらして生成した見出し語文脈ベクトルの一例を示している。重複部分の閾値を75%にした場合、この見出し語文脈ベクトルは、図６における見出し語文脈ベクトル３と共通の語の割合が80%であることから、以降の処理対象から除外される。
【００２９】
この除外処理を通して得られた見出し語文脈ベクトルD103から、代表文脈語ベクトルを決定する。まず、複数の見出し語文脈ベクトルD103のうちで、最も多くの見出し語文脈ベクトルに含まれる例えば上位２つの文脈語を代表文脈語に決定し、これら代表文脈語を要素とする代表文脈語ベクトルとする。本例では、「通信プロトコル」と「通信技術」とが代表文脈語として含む代表文脈語ベクトルが決定される。なお、見出し語文脈ベクトル１の「通信プロトコル標準」なる文脈語は、見出し語文脈ベクトル２および３に共通して含まれる「通信プロトコル」を含んでいることから、「通信プロトコル」という語がすべての見出し語文脈ベクトルに共通する文脈語となる。
【００３０】
このようにして得られた代表文脈語ベクトル「通信プロトコル」および「通信技術」を検索語ベクトルとして用い、第二言語の文書検索部C105は、第二言語文書集合D104を検索し、代表文脈語を含む第二言語の文書を取得する。ここで、検索された文書が指定された件数に満たない場合は、図２のフローチャートにおけるステップS208において説明したように代表文脈語ベクトルを最適化し、再度、第二言語文書を検索する。
【００３１】
代表文脈語ベクトルの最適化の方法として、語の種別特性を利用した最適化が考えられる。たとえば、代表文脈語ベクトルの初期語句数を５とする。この例を図８に示す。図８の例では、語の種別特性として、順に、「漢字カタカナ混在」「漢字のみ」「英語大文字のみ」「カタカナのみ」の４つの種別が考えられる。これらの優先順位をユーザが目的に応じて変更することで、最適化方法を容易に変更することができる。
【００３２】
最低限の検索文書数を１００とし、ベクトル中に必ず１つは日本語の語句が含まれるように制限した上で、「漢字カタカナ混在」＞「漢字のみ」＞「カタカナのみ」＞「英語大文字のみ」の順で最適化した場合、図９のようになる。ただし、各行の右は検索された文書数を示す。この最適化処理により、(通信プロトコル、通信技術)が文脈代表ベクトルに決定される。
【００３３】
同様に、最低限の検索文書数を１００とし、「英語大文字のみ」＞「漢字カタカナ混在」＞「カタカナのみ」＞「漢字のみ」の順で最適化した場合、図１０のようになる。この最適化処理により、(通信プロトコル、LAN、IEEE)が文脈代表ベクトルに決定される。
【００３４】
第二言語文脈ベクトル生成部C106は、検索された代表文脈語を含む第二言語の文書から、第二言語文脈ベクトルを生成する。
【００３５】
まず、第二言語文書検索部にて検索された代表文脈語を含む第二言語の文書から、複数の文脈語を含んだ第二言語文脈ベクトルD105を作成する（図１１）。図１１の例では文脈窓サイズは５（語）であり、取り出す形態素は（名詞）に設定されている。ここでは、文書の先頭から順に、名詞を５（語）ずつとっていき、第二言語文脈ベクトルとする。見出し語文脈ベクトル生成部C103と同様の方法で、C106においても極端に類似したベクトルを除外する。たとえば、図１１のような文脈ベクトルが生成される。
【００３６】
以上により生成された見出し語文脈ベクトル（図６）と第二言語文脈ベクトル（図１１）とを用い、対訳推定部C107は、言語を横断してもなお文脈の類似しているベクトル同士を取り出し、各文脈語の対応関係をみることで対訳を推定する。
【００３７】
例えば、図６における見出し語文脈ベクトル２と図１１における第二言語文脈ベクトル２とのベクトル対は、すべての見出し語文脈ベクトルと第二言語文脈ベクトルとの対の中で最も類似度が高く、３つの語「PoE」「規格」「通信プロトコル」を共通の文脈語として含んでいる。
【００３８】
そこで、この第二言語文脈ベクトル２の中に<EntryWord-No.1>の対訳が含まれていると仮定してみると、どの見出し語文脈ベクトルにも出現しない語がその対訳候補ベクトルとして残る。これを図示し、定式化すると図１２のようにかける。
【００３９】
この場合、「全米幹線網」と「イーサネット（登録商標）」が対訳候補となる。同様に、類似度が高い順に文脈ベクトル対から対訳候補を生成すると、第二言語文脈ベクトル１より（「無線ＬＡＮ」、「イーサネット（登録商標）」、「ソネット・リング」、「ケーブル」）が対訳候補となり、第二言語文脈ベクトル３より（「光波長多重化装置」、「ソネット・リング」、「イーサネット（登録商標）」）が対訳候補として生成される（図１３）。
【００４０】
見出し語文脈ベクトルと第二言語文脈ベクトルとのどの対を取り出して対訳候補生成の処理を進めるかを決めるにあたっては、文脈ベクトルの類似度を用いて決定することができる。例えば単純な例では、余弦類似度を利用する方法などが考えられる。σ(νx,νy)をベクトルνxとベクトルνyの余弦類似度とすると、以下の式１でσを計算することができる。ただし、Wは語の異なり数を表す。xとyは、ある語句Wiが出現すれば１、出現しなければ0とする２値変数であるとする。たとえば、余弦類似度の下限値を０．７５としたとき、σ(νx,νy)が０．７５を上回るベクトル対のみを対訳候補生成の対象とする。
【００４１】
【数１】
2006146610.tif 000003
【００４２】
ここでは、語句同士がぴったりと一致している場合はもちろん出現すると考えて１とするのだが、ある語句がある語句の中に含まれている場合に関しても、出現するとみなし、値として１を与えてもよい。たとえば、「通信プロトコル」という語句は、「通信プロトコル技術」という語句に出現しているので１となる。ここで、単にある語句がある語句に含まれている場合を「出現する」とみなしてしまうと、形態素解析器の誤り等により、「通信プロトコ」のような語句が「通信プロトコル」に含まれてしまう場合がある。そこで、このような判定を防ぐために、全ベクトル中において、「通信プロトコ」と「通信プロトコル」の頻度をとり、これらの比を（１）式の分母右辺、総和記号の内側に掛け合わせて補正してもよい。
【００４３】
複数の対訳候補が生成された後に、対訳推定部C107は、このように計算された対訳候補のうち最も出現回数が多い「イーサネット（登録商標）」を<EntryWord-No.1>すなわち、中国語の語句「以太网」に相当する対訳R101であると推定する。対訳候補のうち、対訳を決定する計算方法については、ＴＦ・ＩＤＦ値などを用いて決定しても良い。すなわち、ＴＦ・ＩＤＦ値を計算するにあたって、ドキュメントを対訳候補ベクトル、テキストを語句にしたものを用いれば、次の（２）式のように計算できる。この値が最も大きかったものを対訳R101と決定する。ＴＦ・ＩＤＦ値aijを用いると、複数の対訳候補ベクトルの中で、ほとんどすべてのベクトルに含まれているような過度に一般的な語句を取り除き、ベクトルを代表するような特徴的な対訳候補を選択することができる。ただし、nは対訳候補ベクトルの数、niは、ある語句Wiを含むベクトルの数、fijは、ベクトルVjにおいてある語句Wiを含む頻度のことである。
【００４４】
【数２】
2006146610.tif 000004
【００４５】
決定された対訳R101は対訳登録部１０１により、第一言語の見出し語L101に対応付けられて対訳辞書１０２に登録される。本例の場合、図１４に示す、中国語見出し語と日本語対訳語の対が対訳辞書１０２に登録される。なお、生成された対訳候補を順位と共に出力しても良い。本例の場合、「１位：イーサネット（登録商標）、２位：ソネット・リング、２位：PoE」といった結果を対訳候補として出力することができる。対訳候補の出力においては、候補の順位に加え、類似度計算で得られた値を併記することも好ましい。これにより１位と２位の差を定量的にユーザに提示することができ、最終的に対訳を決定する際に有用な情報を提供できる。
【００４６】
（第２の実施形態）  
図１５は本発明の第２の実施形態に係る対訳辞書構築支援システムを示すブロック図、図１６は同システムにおける対訳推定の処理手順を示すフローチャートである。本発明の第２の実施形態に係る対訳推定装置２は、図１に示した第二言語文脈ベクトル生成部C106に代えて、代表文脈語を含有する文脈ベクトル（検索語含有文脈ベクトルD109）のみを生成する検索語含有文脈ベクトル生成部C108を具備する。検索語含有文脈ベクトル生成部C108により生成された検索語含有文脈ベクトルD109は、対訳推定部C107に渡され、第１の実施形態で説明した場合と同様に対訳推定に用いられる。 
検索語含有文脈ベクトル生成部C108によれば、代表文脈語が正しいものである場合、第二言語の文書から生成した文脈ベクトルを大幅に絞り込むことができることから、対訳推定部C107により見出し語文脈ベクトルD103と検索語含有文脈ベクトルD109とのベクトルマッチングを計算する際の処理回数を大幅に減らすことができ、対訳推定部C107の計算速度を大幅に高速化することができる。
【００４７】
第２実施形態の場合、検索された第二言語の文書中の文脈において、代表文脈語ベクトルの要素におけるいずれか一つの文脈語が含まれていれば、検索語含有文脈ベクトルD109として成立するものとする。図１７に生成された検索語含有文脈ベクトルの例を示す。
【００４８】
（第３の実施形態）  
本発明の第３の実施形態は上述した第１の実施形態の変形例に関する。第３の実施形態に係る対訳推定装置１において、見出し語文脈ベクトル生成部C103は、第一言語の見出し語L101を中心に含む文脈から、見出し語文脈ベクトルを生成する。
【００４９】
このような第３の実施形態に係る対訳推定装置によれば、見出し語文脈ベクトル生成部C103により生成される見出し語文脈ベクトルの数を大幅に削減することができ、処理を高速化できる。
【００５０】
見出し語を中心に含む文脈から見出し語文脈ベクトルを生成するようにすれば、見出し語に対して、文脈語が過度に前方に偏ったり、逆に後方に偏るのを防ぐことが可能になる。たとえば、見出し語文脈ベクトル生成部C103において、極端に類似しているベクトルを除外するための類似度の閾値が高く設定されている場合、文書における文字列を左上から右下にかけてC103に入力していくと、文脈語が過度に前方に偏ったベクトルが多く生成される。このような閾値の場合には、見出し語の直後にある文脈語をとり損ねてしまう可能性がある。このように、見出し語を中心にすることで、見出し語の周辺に出現する語句を満遍なく収集することが可能となる。
【００５１】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、文脈の情報を利用することにより、見出し語に対応する訳語を推定することができる。具体的には、文脈ベクトルを用いて文書を検索し、文脈ベクトルの類似度を計算して対訳候補を推定することができる。したがって、対訳辞書の構築において作業時間を軽減し、コストを削減することが可能となる。また、次々と数多く出現する新語についても、ウェブ文書などの発行サイクルの早い文書などを検索対象の文書として利用することにより、より適切かつ迅速に新語の対訳を獲得できる。
【００５２】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の実施形態に係る対訳辞書構築支援システムを示すブロック図
【図２】本発明の実施形態に係る対訳推定の処理手順を示すフローチャート
【図３】第一言語の文書例を示す図
【図４】見出し語の部分がラベルによりマスクされた第一言語の文書例を示す図
【図５】見出し語文脈ベクトルの一例を示す図
【図６】見出し語文脈ベクトルの別の例を示す図
【図７】処理対象から除外される見出し語文脈ベクトルの例を示す図
【図８】最適化における初期の代表文脈語ベクトルの例を示す図
【図９】代表文脈語ベクトルの最適化の過程の例を示す図
【図１０】代表文脈語ベクトルの最適化の過程の別の例を示す図
【図１１】第二言語文脈ベクトルの例を示す図
【図１２】対訳候補を求める演算方法の例を示す図
【図１３】複数の対訳候補の例を示す図
【図１４】対訳登録部における中国語見出し語と日本語対訳語の対の例を示す図
【図１５】本発明の第２の実施形態に係る対訳辞書構築支援システムを示すブロック図
【図１６】同システムにおける対訳推定の処理手順を示すフローチャート
【図１７】検索語含有文脈ベクトルの例を示す図
【符号の説明】
【００５４】
１…対訳推定装置；
C101…第一言語の文書検索部；
C102…機械翻訳部；
C103…見出し語文脈ベクトル生成部；
C104…代表文脈語決定部；
C105…第二言語の文書検索部；
C106…第二言語文脈ベクトル生成部；
C107…対訳推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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